WordPiece,从名字好理解,它是一种子词粒度的tokenize算法subword tokenization algorithm,很多著名的Transformers模型,比如BERT/DistilBERT/Electra都使用了它。 它的原理非常接近BPE,不同之处在于它做合并时,并不是直接找最高频的组合,而是找能够最大化训练数据似然的merge。即它每次合并的两个字符串A和B,应该具有最大...
3.词语切分的挑战和问题 3.1歧义性:词语切分中存在歧义性,即一个文本序列可以有多种切分方式。如何解决歧义性成为一个挑战。 3.2未登录词:未登录词是指在训练数据中未出现的词语,如何准确切分未登录词也是一个问题。 3.3外文词语:在中英文混合的文本中,如何准确切分外文词语也是一个挑战。 4.词语切分的评价指标 ...
1、现代汉语文本的词语切分技术 一、引言 1、汉语自动分词的必要性 汉语自动分词是对汉语文本进行自动分析的第一个步骤。可以这样设想汉语自动分词过程的困难:如果把某个英语文本中的所有空格符都去掉,然后让计算机自动恢复文本中原有的空格符,这就是词的识别过程,此过程的主要问题是对大量歧义现象的处理。 切词体现了...
普遍认为中文歧义词有三种类型。 交集型切分歧义,汉语词如AJB 类型,满足AJ 和JB 分别成词。如“大学生”一种切分方式“大学/生”,另一种切分方式“大/学生”。很难去判定哪种切分正确,即使是人工切分也只能依据上下文,类似的有“结合成”“美国会”等。 组合型切分歧义,汉语词如AB,满足A、B、AB 分别成词。
基于词典的切分方法是最简单的方法之一,它基于一个预先构建好的词典,将文本中的词语与词典中的词进行匹配。然而,这种方法的缺点是无法处理未登录词,即不在词典中的词语,而且对于词语的切分边界没有很好的判断。 基于统计的切分方法是一种基于语料库的方法,它通过统计词语在语料库中出现的频率来确定词语的切分边界。
单词切分是 去指按音节来划分单词。如 tomato 音节划分是 to ma to 三个音节
例如,对一个含有三个单词的句子['the</w>','highest</w>','mountain</w>']进行切分,假设排好序的词表为['errrr</w>','tain</w>','moun','est</w>','high','the</w>','a</w>'],则子词切分的结果为['the</w>','high','est</w>','moun','tain</w>']。此过程也叫作对句子(...
《现代汉语语料库加工规范——词语切分与词性标注》词性标记 代码名称 帮助记忆的诠释 例子及注解 1 Ag 形语素 形容词性语素。形容词代码为a,语素代码g前面置以A。 绿色/n似/d锦/Ag, 2 a 形容词 取英语形容词adjective的第1个字母 [重要/a步伐/n]NP, 美丽/a, 看似/v抽象/a, 3 ad 副形词 直接作...
下面是一个完整的代码示例,展示了如何按照多个关键词切分文本: text=input("请输入要切分的文本:")keywords=["Python","切分","关键词"]result=[]forkeywordinkeywords:result.extend(text.split(keyword))foriteminresult:print(item) 1. 2. 3.